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一、   數據的收集 

收集數據時，必須經過認真考慮之后再確定：

收集數據的目的是什么；

怎樣使用已經收集到的數據。

如果因為機器設備上裝有計測儀器就收集數據，或者因為容易測定就收集數據，這種作法是毫無意義的。

收集數據的目的

收集數據有種種目的，難于一一列舉，這里只敘述其主要者。

①  為了管理工序

測定產品的主要質量特性；

檢測產品在各道工序中的質量不勻；

測定原料或中間產品的質量特性；

管理生產條件。

②  為了改進工序

調查質量不勻的原因；

比較工序改進前后的條件；

降低生產成本。

③ 為了確保產量

④ 為了保證質量

⑤ 為了安全管理，環境保護

收集數據的計劃 （注意：目前有很多的SPC控制軟件是采用一種方式，即所謂的先收集數據，然后再選擇控制圖種類進行分析，這種方法實際上是不夠嚴謹的做法或是沒有必要，假如采集數據是每天10個樣本，實際上采用X-S控制是比較好的，但如有用X-R來分析，或是想改用I-MR來分析是不妥當的）

確定了收集數據的目的之后，就要制定取樣計劃，收集合于目的要求的數據。

① 確定特性值的種類

② 取樣的場所 

③ 樣本的容量

④ 取樣的間隔（每多少米、每隔多長時間、每隔幾個等）

⑤ 測定儀器的種類

⑥ 測定儀器的精度

⑦ 數據的整理方法

⑧ 異常情況的處置等

二、  數據的離散性（波動、變差）

無論用怎樣相同的方法所生產的產品，如果觀測其質量特性時，數據必定存在著離散性。

通過制訂原材料標準，執行規定的作業方法，調整機器設備，加強測定儀器管理，使工序全面標準化，嚴格管理工序等，這些雖然都能減少數據的離散程度，但不能消滅數據的離散性。也就是說，數據的離散性是不可避免的。

數據之所以離散有種種原因，現列出其主要者：

① 雖然規定了原材料及設備等標準，量但在標準允許范圍內有波動；

② 雖然規定了作業標準，但在標準允許范圍內也有波動；

③ 標準不齊備，不能完全控制工序的必要條件時；

④ 不按標準進行作業時；

⑤ 設備不良或發生故障時；

⑥ 操作上的差錯；

⑦ 測定精度不夠或有誤差。

休哈特（W.A.Shewhart）把數據離散的原因分為兩類：

①  偶然原因（chance cause）：在形成產品質量不勻的原因中，這是一種沒

有必要查明和消除的原因。

②  異常原因（assignable cause）：在形成產品質量不勻的原因中，這是一

種有必要查明和消除的原因。也稱作不可放過的原因、可避免原因、有緣

故的原因。